为大型 SQL 迁移设计 MongoDB 模式
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内容提要
本文介绍了向量搜索和大型语言模型（LLMs）的概念和应用，以及它们为信息检索领域带来的变革。向量搜索通过机器学习技术将非结构化数据编码成数字数组，实现基于意义的数据查询。LLMs通过嵌入模型将文本转换为向量，实现自然语言处理任务。
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关键要点
- 向量搜索和大型语言模型（LLMs）在信息检索领域变革中扮演重要角色。
- 向量搜索通过机器学习技术将非结构化数据编码为数字数组，实现基于意义的数据查询。
- LLMs通过嵌入模型将文本转换为向量，执行自然语言处理任务。
- 向量表示数据点在多维空间中的位置，距离越近的向量表示意义越相似。
- LLMs需要在特定领域进行训练，以理解不同概念并执行相关任务。
- 向量搜索技术的基础早在2016年就已存在，但直到2022年才开始流行。
- OpenAI的ChatGPT使得LLMs广泛可用，推动了向量搜索的普及。
- 向量生成和向量搜索是独立的过程，但结合使用时潜力无限。
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